其一，高端GPU性能與國際頂尖水平存在代際差距。儘管國產GPU在中低端市場已具備競爭力，但在大模型訓練所需的千億級參數場景中，國際頭部產品的算力密度（如英偉達H100的單芯片FP8算力達4PFLOPS）仍是國產芯片的2倍至3倍，且互聯帶寬與軟件生態成熟度優勢明顯。
其二，軟件生態的“可用性”尚未完全轉化為“好用性”。儘管國產GPU兼容CUDA（英偉達開發的統一計算設備架構）降低了遷移門檻，但開發者仍需面對工具鏈功能不完善（如調試工具精度不足）、框架適配成本高（如PyTorch／TensorFlow對國產硬件的底層優化有限）等問題，導致部分企業因擔心“遷移後性能損失”而觀望。
其三，全球供應鏈的不確定性加劇。GPU製造依賴高端光刻機、電子設計自動化（EDA）設計工具等關鍵設備與軟件，而這些領域目前由海外企業主導（如ASML的EUV光刻機、Synopsys的EDA工具）。若國際環境進一步收緊，國產GPU的量產進度可能受到影響，進而拖累算力中心的升級節奏。
其四，國際競爭的壓力持續增大。美國通過“芯片法案”補貼本土GPU製造，並聯合盟友限制先進技術出口；歐盟則通過“數字羅盤計劃”推動高性能計算自主化，目標到2030年實現全球20%的高性能計算能力部署在歐洲。這些舉措將進一步擠壓中國在全球高端算力市場的份額。
持續深化國際性合作
面對挑戰，中國需從“技術突破、生態構建、國際合作”多維度發力，推動國產GPU與算力中心形成全球競爭力。
一是強化核心技術攻關，突破高端芯片瓶頸。聚焦制程工藝（如聯合國內晶圓廠攻關5nm（納米）以下技術）、架構創新（如研發存算一體、光計算等新型計算範式）、互聯技術（如提升GPU間通信帶寬與延遲控制），並通過“揭榜掛帥”“首台套”等政策支持企業開展高風險研發。同時，推動國產EDA工具、光刻膠等上游材料自主化，降低供應鏈斷供風險。
|
